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Pytorch张量数据类型的示例分析

发布时间:2021-11-11 20:55:50 来源:亿速云 阅读:339 作者:柒染 栏目:开发技术

Pytorch张量数据类型的示例分析,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。

1.python 和 pytorch的数据类型区别

Pytorch张量数据类型的示例分析

在PyTorch中无法展示字符串,因此表达字符串,需要将其转换成编码的类型,比如one_hot,word2vec等。

2.张量

在python中,会有标量,向量,矩阵等的区分。但在PyTorch中,这些统称为张量tensor,只是维度不同而已。

标量就是0维张量,只有一个数字,没有维度。

向量就是1维张量,是有顺序的数字,但没有“行”或“列”的区分。

矩阵就是2维张量,有形状,行和列。

以此类推,PyTorch中也常用3维张量和4维张量。

具体的张量生成和相关特性获取方式如下:

①一维张量

Pytorch张量数据类型的示例分析

在PyTorch中,没有中括号,只有一个数字,就是1维张量,也就是python中的标量。

可以通过不同的方法查看数据的维度:

对于0维张量,查看形状的时候就是0。

Pytorch张量数据类型的示例分析

②二维张量

通过Pytorch可以直接指定一个具体的张量数据,也可以通过指定张量的形状,来随机生成指定形状的数据。

如果通过numpy生成了数据,可以通过torch.from_numpy来转换成张量。

Pytorch张量数据类型的示例分析

③3维张量

通常,在RNN中会使用3维张量。

Pytorch张量数据类型的示例分析

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④4维张量

通常,在CNN中会使用3维张量。比如下图生成的四维张量,可以理解为是2张图,3层颜色,长宽均为28

Pytorch张量数据类型的示例分析

以上,通过不同的方法可以生成想要的维度的张量,并查看相关属性。

看完上述内容,你们掌握Pytorch张量数据类型的示例分析的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!

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